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《自然纳米技术》：科学家警告AI生成的实验图像已可以以假乱真

十大品牌 2025年10月01日 21:23 0 admin
《自然纳米技术》：科学家警告AI生成的实验图像已可以以假乱真

信息来源：https://www.chemistryworld.com/news/fake-microscopy-images-generated-by-ai-are-indistinguishable-from-the-real-thing/4022215.article

人工智能技术的飞速发展正在对科学研究的根基构成前所未有的威胁。德国莱布尼茨聚合物研究所和澳大利亚墨尔本大学的研究团队最新发现，ChatGPT等AI工具已经能够生成几乎无法被专家识别的虚假科学图像，这一发现在《自然纳米技术》期刊发表后震惊了整个学术界。研究人员警告，这种技术可能使科学欺诈变得几乎不可检测，对学术诚信体系造成致命冲击。

这个警示来源于一项精心设计的实验。博士研究员纳迪亚·达维丢克使用简单的文本提示，通过ChatGPT生成了一系列看似真实的纳米材料显微镜图像，包括被戏称为"纳米奇多"、"纳米粉扑"等虚构材料。这些图像展现出清晰的电子显微镜特征，具有逼真的颗粒纹理和微观结构细节。令人震惊的是，即使是该领域的资深专家昆恩·贝斯福德教授和马修·法里亚教授在初次看到这些图像时，也完全无法识别其人工生成的本质。

《自然纳米技术》：科学家警告AI生成的实验图像已可以以假乱真

资料来源：© Nadiia Davydiuk 等人，自然纳米技术 2025

描绘四种“新”材料的假显微镜图像：纳米粉扑、纳米奇多、纳米龙牙和纳米 D12。这些图像是由 ChatGPT 使用简单的文本提示生成的

为了验证这一发现的普遍性，研究团队对250名科学家进行了大规模调查，要求他们区分真实和AI生成的显微镜图像。调查结果证实了最担忧的情况：即使是在各自领域具有丰富经验的专家，也基本无法准确区分真假图像。这一发现表明，传统依靠人眼识别图像造假的方法已经彻底失效。

技术进步背后的双刃剑效应

与传统的Photoshop等图像编辑工具相比，AI生成的图像具有根本性的优势。图像完整性顾问迈克·罗斯纳指出，传统图像处理往往会留下明显的痕迹，如随机直线、重复模式或不自然的边缘效果。这些技术标记使得专业人士能够相对容易地识别被篡改的图像。然而，AI生成的图像完全消除了这些标志性特征，呈现出与真实图像几乎完全相同的视觉特征。

这种技术进步的速度令人惊讶。就在几年前，AI生成的科学图像还存在明显的缺陷，比如那只拥有异常巨大睾丸的实验鼠图像，很容易被识别为造假。但现在的AI系统已经能够生成具有高度科学准确性和视觉逼真度的图像，这些图像不仅在视觉上令人信服，还能够准确反映相关科学领域的技术细节。

图像完整性分析师雅娜·克里斯托弗表示："真正致力于图像完整性工作的人都非常了解AI技术，并对其潜在威胁感到极度担忧。"这种担忧不仅来自技术本身的能力，更源于其可能对整个科学研究体系造成的深远影响。

现有检测系统的局限性

《自然纳米技术》：科学家警告AI生成的实验图像已可以以假乱真

资料来源：© Nadiia Davydiuk 等人，自然纳米技术 2025

向 250 名科学家展示了这对真实和虚假的显微镜图像。正确识别哪张图片是真实的，哪些是假的比例显示在每对下方

面对这一新挑战，现有的技术检测手段显现出明显的不足。虽然Proofig AI和Imagetwin等专门的AI图像检测工具已被施普林格、自然出版集团、爱思唯尔等主要学术出版商采用，但这些工具的有效性仍然有限。当罗斯纳使用Proofig测试贝斯福德团队文章中的AI生成图像时，系统未能识别出造假内容。

Proofig的创始人兼首席执行官德罗尔·科洛德金-加尔承认了这一限制。他解释说，为了避免误报率过高和对作者的不公平指控，检测程序被调整为相对保守的设置。这种权衡意味着一些AI生成的图像可能在初次筛查中被遗漏。科洛德金-加尔坦言："权衡的结果是，一些AI生成的图像可能会在第一次检测中漏掉。"

这一技术局限性揭示了当前检测系统面临的根本性挑战。AI生成技术的进步速度往往超过了检测技术的发展，形成了一种技术军备竞赛的态势。每当检测算法变得更加精准，生成算法也会相应地变得更加复杂和隐蔽。

学术文化与制度层面的深层问题

这一危机的根源不仅在于技术本身，更在于学术界"不发表就灭亡"的文化环境。克里斯托弗指出，这种文化使得学术文献极易受到各种形式的欺诈行为影响，无论是AI生成的图像还是论文工厂生产的完全虚构的研究。

期刊和审稿人对"完美"图像的追求加剧了这一问题。研究人员面临着巨大压力，需要提供视觉上令人印象深刻的图像来支持他们的发现。贝斯福德教授认为："科学界需要重新欣赏不完美的真实性。如果你正在对纳米颗粒链做出结论，即使有几个游离的纳米颗粒存在，这并不意味着你的结论是无效的。"

这种对完美图像的不合理期望创造了一个恶性循环：研究人员可能会感到被迫美化或制造数据以满足发表要求，而AI技术的出现使这种造假变得前所未有地容易和隐蔽。

应对策略与未来挑战

面对这一严峻挑战，研究界正在探索多种应对策略。首要建议是要求所有科学出版物必须包含原始数据文件，即由实验仪器直接生成的文件。这些原始文件比PDF中的图像更难伪造，能够提供更可靠的验证途径。

罗斯纳建议建立更深入的机构数据存储库系统，确保原始数据不会被修改或删除。这种系统性的改变需要学术机构、期刊出版商和研究资助机构的协调合作。

法里亚教授强调了复制研究的重要性，认为这不仅能够消除学术不当行为，还能发现真正的实验错误。然而，复制研究长期面临资助困难的问题。罗斯纳建议，几乎保证发表的政策可能足以激励更多复制研究，尽管这种方法对知名度较低的期刊可能不太适用。

从长远来看，自动化AI图像检测可能是应对这一挑战的唯一可行方法。然而，这要求检测技术能够跟上生成技术的发展步伐，这本身就是一个巨大的技术挑战。

克里斯托弗总结道："我们现在需要一些大规模的解决方案。我们知道，现有的更正系统和同行评审系统都没有为问题的规模做好准备。"这一警告提醒我们，科学诚信体系正面临着技术时代的根本性考验。

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